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机器学习提升法:理论与算法
| ISBN/价格： | 978-7-115-53580-1:CNY109.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习提升法/.(美)罗伯特·夏皮雷(Robert E. Schapire)，(美)约夫·弗雷德(Yoav Freund)著/.沙灜译 |
| 出版发行项： | 北京:,人民邮电出版社:,2020.10 |
| 载体形态项： | 400页:;+图:;+26cm |
| 丛编项： | 深度学习系列 |
| 提要文摘： | 本书共14章，分为4个部分。首先给出机器学习算法及其分析的概要介绍，然后一部分重点探究了提升法的核心理论及其泛化能力。二部分主要介绍了有助于理解和解释提升法的其他理论，包括基于博弈论的解释、贪心算法、迭代投算法，并与信息几何学和凸优化建立了联系。三部分主要介绍利用基于置信度的弱预测的AdaBoost算法的实用扩展，并用于解决多类别分类问题和排序问题。 |
| 题名主题： | 机器学习 算法 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 夏皮雷 罗伯特 (美) 著 |
| 个人名称等同： | 弗雷德 约夫 (美) 著 |
| 个人名称次要： | 沙灜 译 |
| 记录来源： | CN 人天书店 20201013 |